如何依條件高效替換 Pandas DataFrame 值？

Pandas DataFrame 中的條件替換

在 Pandas DataFrame 中，根據條件替換值是一項常見任務。考慮這樣一種情況，如果特定列中的值超過閾值，則需要將它們設為零。

原始方法：

實現此目的的一種常見方法是透過使用df[].ix 索引器，該索引器在Pandas 版本0.20.0 和0.20.0中已棄用

df[df.my_channel > 20000]['my_channel'] = 0

替代解決方案：

隨著loc 和iloc 索引器的引入，執行條件替換的建議方法是：

使用本地索引器：

mask = df['my_channel'] > 20000
df.loc[mask, 'my_channel'] = 0

loc 索引器允許基於布林遮罩進行行和列選擇。在這種情況下，遮罩選擇 df['my_channel'] > 的行。 20000，並且這些行在「my_channel」欄位中設定為零。

使用 iloc 索引器：

mask = df['my_channel'] > 20000
df.iloc[mask.index, df.columns.get_loc('my_channel')] = 0

iloc 索引器允許基於下列內容進行選取整數索引。在這種情況下，遮罩索引用於選擇行，“my_channel”的列索引用於將值設為零。

注意： 在這個特定情況下，建議使用 loc 索引器而不是 iloc 索引器，因為 iloc 不支援整數列上的布林索引。

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